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Enregistrement W2995963583 · doi:10.36916/jkm.v4i2.97

CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE (CART) DALAM KLASIFIKASI KEMANDIRIAN HIDUP BERDASARKAN KONDISI KESEHATAN LANSIA DI KELURAHAN KASIN WILAYAH KERJA PUSKESMAS BARENG KOTA MALANG

2019· article· id· W2995963583 sur OpenAlexaff
Wisoedhanie Widi Anugrahanti, Oda Debora, Berliany Venny Sipollo

Notice bibliographique

RevueJurnal Keperawatan Malang (JKM) · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineMedicine
ThématiquePublic Health and Nutrition
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Latar belakang:Lansia harus mampu beradaptasi dengan semua perubahan-perubahan yang terjadi dalam kehidupannya. Kemampuan lansia untuk beradaptasi dengan perubahan hidup dapat membantu menurunkan angka Dependency Ratio. Dependency Ratio dapat diminimalkan melalui tercapainya kemandirian hidup lansia. Kondisi kesehatan merupakan salah satu faktor yang berkaitan erat dengan kemampuan lansia untuk hidup secara mandiri di masa tuanya.
 Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi lansia dalam kemandirian hidupnya di Kelurahan Kasin Wilayah Kerja Puskesmas Bareng Kota Malang melalui pendekatan kondisi kesehatan.
 Metode: Berdasarkan waktu penelitianini tergolong crossectional dengan responden lansia berusia 60 tahun ke atas di Kelurahan Kasin wilayah kerja Puskesmas Bareng Kota Malang sejumlah 142 yang diperoleh melalui multistage random sampling. Instrumen yang digunakan IADL, sfigmomanometer, Snellen test, Abbreviated Mentaltest (AMT), Geriatric Depression Scale (GDS), beserta kuesioner identifikasi kondisi dan persepsi lansia terhadap kondisi kesehatannya. CART digunakan untuk klasifikasi kemandirian lansia dengan software Salfold Predictive Modeller.
 Hasil: Hasil klasifikasi menunjukkan sejumlah 78,2% lansia tergolong mandiri, dengan karakteristik memiliki menu makan harian tertentu, memiliki fungsi pendengaran normal atau ada gangguang, memiliki persepsi kesehatan saat ini lebih baik, memiliki gangguan muskuloskeletal, dan tidak mengonsumsi obat. Pemilah terbaik berdasarkan nilai goodness of split adalah menu harian yang dikonsumsi lansia 0,1125041, persepsi kesehatan saat ini 0,0813413, fungsi pendengaran 0,0652887, Gangguan muskuloskeletal 0,0204411, konsumsi obat 0,0002492. Nilai akurasi yang diperoleh 69,72%, nilai sensitivity 71,17% dan nilai specificity64,52%.
 Kesimpulan: Menu harian yang dikonsumsi lansia dan persepsi terhadap kesehatan saat ini merupakan variabel yang berkontribusi dalam kemandirian lansia berdasarkan faktor kondisi kesehatan, sedangkan penggunaan tangga, aktivitas fisik sehari-hari, melakukan perbaikan rumah merupakan kapasitas fungsional yang memberikan kontribusi pada kemandirian lansia.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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